特定人的三维人脸模型生成与应用

计算机三维人脸对象的应用范围包括虚拟现实，辅助教学，远程会议，人机交互，游戏娱乐，电影制作等诸多方面，提出利用区域差值法的算法实现基于两幅人脸图像生成具有特定人特征的三维人脸模型，并在生成特定人三维人脸模型的基础上实现了基于MPEG－4的特定人的人脸动画功能，实验取得了良好的效果。     

基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画研究

动漫产业的发展带来了三维动画制作技术的发展，而人脸表情动画制作是决定动画质量的关键因素。文章在分析当前三维人脸表情动画设计存在问题和发展趋势的基础上，提出基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画设计方法，对三维动画中的人脸表情动画进行了有益的探索。     

基于加权DFFD算法和渐变动画思想的人脸动画系统

使用加权Dirichlet自由变形算法并结合渐变动画思想的方法实现文字/语音驱动的人脸动画系统, 解决了传统方法中建模过程复杂、 输
出动画不流畅、 唇形和语音对应效果差等问题. 实验结果表明, 应用该方法可得到较真实的实时动画效果.     

一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法

面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definition parameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画.     

基于曲面建模的人脸表情动画实现

介绍了一个基于曲面建模的人脸表情呈现实验过程,详细阐述了在实验中用到的NURBS曲面、OpenGL技术等,经过实验取得了较好的效果,在计算机虚拟人脸的研究领域中有较好的应用前景。     

基于优化CANDIDE模型的人脸动画

使用CANDIDE模型,实现模型与照片人脸的快速自动匹配.在模型与人脸初步匹配后,对模型局部进行网格优化,提高了模型的表征力同时并不影响匹配速度.用基于薄板样条插值方法（TPS）的网格形变取代传统的移动网格结点的动画方法,有效提高了动画的真实感.实验结果显示,自动模型匹配让动画角色的更换工作变得快速易行,优化的网格形变产生的动画更加生动、自然.     

基于注意力机制的人脸表情识别网络

人脸表情识别一直是计算机视觉领域的一个难题.近年来,随着深度学习的飞速发展,一些基于卷积神经网络的方法大大提高了人脸表情识别的准确率,但未能充分利用人脸图像中的信息,这是由于对于面部表情识别有意义的特征主要集中在一些关键位置,例如眼睛、鼻子和嘴巴等区域,因此在特征提取时增加这些关键位置的权重可以改善表情识别的效果.为此...     

基于弱监督学习的细节三维人脸重建

人脸细节特征(如皱纹、沟壑等)在表达情感信息和提高模型真实感上起着重要作用,然而目前大多数细节重建算法忽略了人脸细节的复杂特性,以单一方法提取细节,无法兼顾细节重建质量和鲁棒性。为此,本文提出了一个基于弱监督学习的重建算法,使用基于三维人脸形变模型的粗略模型和UV空间的位移贴图来表示细节人脸。为提升网络的细节提取能力,在细节生成部分将人脸细节分为表情相关细节和表情无关细节,并根据两种细节的不同特性分别设计细节生成网络。为进一步提升重建细节的质量,设计了一组针对细节重建的多层级损失函数。最后在大量无标签的二维图像中以弱监督方式学习,实现基于单张图像的细节三维人脸重建。大量实验结果表明,本文算法在鲁棒性和细节重建质量上均有较好的表现。     

基于真实三维信息的人脸自动识别

基于三维信息的人脸识别建立在二维人脸识别和人脸真实三维模型重建基础上,通过利用人脸三维模型的不变性,克服目前常用的二维人脸识别过程中存在的成像限制大(必须是正面像)、易于被欺骗(如化装、带眼镜等),从而进一步提高识别的正确率和可靠性.     

应用于人脸识别的基于Candide-3特定人脸三维重建

针对不同的姿态对人脸识剐的影响,提出了一个基于Candide-3参数模型的特定人脸三维重建方法.该方法同时利用了主动形状模型和主动表观模型的优点,较好地提高了特定人脸三维重建的时间效率和准确程度.将该方法对输入的图像进行姿态校正之后再进行识别,极大提高了识别正确率.对CMU-PIE数据库中4种不同姿态集的识别结果表明了方法的有效性.     

语音信号线性预测参数的韧性估计

使用牛顿算法的韧性Ｍ估计方法来估计语音信号的线性预测参数．该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，它能消除浊音激励中远离值的影响．使用合成语音信号数据的实验表明，与常规的线性预测方法比较，所提出的方法能给出更有效和更小偏倚的估计．     

三维动画与平面动画的艺术特征比较

三维动画技术的出现并逐渐成熟,使得作为影视艺术重要分支的动画艺术从20世纪90年代开始产生了很大的变化。对三维动画与平面动画从前期制作、中期制作和后期制作三个阶段进行了阶段分析并对其呈现方式的异同点进行了详尽比较,深入论述了两者技术实现上的不同之处,指出电脑图形技术对动画创作的深远影响。     

CAI中的三维教学动画

本文通过介绍一个基于建构主义学习理论的ＣＡＩ课件，分析和探讨计算机三维动画在创建新型学习情境中的作用     

基于单幅人脸正视图的个性化人脸三维重建

人脸三维模型在很多领域有着广泛的应用,如何有效获取人脸三维模型已成为研究热点.基于单幅人脸正视图的个性化人脸三维重建方法,指出采用单幅人脸正视图进行三维重建存在的两大瓶颈问题.针对前期工作中为了解决纹理信息不足的问题,提出的基于顶点一环邻域及面片分类的纹理映射方法进行改进和完善,在此基础上设计实现一套基于单幅人脸正视图的人脸三维重建系统.实验结果表明,改进后的基于顶点一环邻域及面片分类的纹理映射方法可以有效解决此前出现的耳朵区域纹理信息不合理问题.     

运用Java3D实现三维实时物理模拟动画

对于实时物理模拟动画,可通过Java3D来实现三维效果与交互性,而数值运算及界面设计可通过Java语言的相关包(javax.vecm ath和AW T及Sw ing组件)来实现,动画的实时性通过多线程与基于冲量的单步的方法来满足,形体间的碰撞检测通过良好快速的碰撞检测算法(如V-C lip)实现.     

基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式（3DLBP）和核判别分析（KDA）相结合的三维人脸识别方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGCv2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91．8％,而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98．4％,而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3％。     

基于基本情感特征的汉语语音识别方法的研究

由于计算机技术的飞速发展,人们对人机交互系统的要求不断提高,希望计算机能更加智能化、人性化,情感的信息处理已经成为提高人机交互能力的一个主要课题。本文主要研究了如何利用相关算法及汉明窗正确地区分悲伤、愤怒、平静、高兴这四种基本情感。     

用于面部虚拟整形的三维人脸重建系统设计

为解决面部整形手术成功率低的问题,设计了用于面部虚拟整形的三维面部重建系统。该系统首先利用高精度深度相机采集人脸多角度深度图像,将每幅深度图像分别转换为对应点云模型并进行去噪预处理。接着,将正面点云和侧面点云进行粗匹配实现点云拼接,并提出一种改进的精配准算法进行精配准,得到目标人脸三维点云模型。对点云模型网格化处理后,提出一种基于半边结构的细分算法来提高重建模形精度,最后完成贴图即可构建人脸模型。为了验证所设计系统的重建精度,设计了对比实验。结果表明:系统重构人脸与其他重建系统相比,提高了人脸精度,且与真实人脸间差距小于2 mm,可以将其应用于面部虚拟整形,从而对专业医师提供术前指导,提高手术成功率。